Riassunto analitico
Introduzione: L’epatocarcinoma rappresenta il tumore maligno primitivo del fegato più diffuso al mondo, con un’incidenza in continuo aumento e una distribuzione globale variabile in relazione alla diffusione dei suoi principali fattori di rischio. La radiomica rappresenta un campo innovativo della medicina che si basa, sfruttando tecniche di analisi quantitative ad alto rendimento, sull’estrazione di una vasta mole di dati quantitativi non rilevabili dall’occhio umano dalle immagini radiologiche TC, RM o PET, fornendo strumenti di supporto decisionale alla pratica clinica e migliorando, in questo modo, l’accuratezza diagnostica e il potere prognostico.
Obiettivi dello studio: Valutazione del modello predittivo del grading dell'HCC e del rischio di recidiva tumorale fornito dall'analisi radiomica dell'imaging TC multifasico preoperatorio della fase arteriosa, della fase venosa portale e della combinazione tra queste due fasi.
Materiali e metodi: Sono stati considerati 119 pazienti con diagnosi di HCC sottoposti a resezione chirurgica robotica mininvasiva, selezionati secondo criteri di inclusione ed esclusione. Successivamente, sono stati valutati gli esami istologici per il grading e il follow-up clinico strumentale per la recidiva alla TC postoperatoria. Workflow radiomico: acquisizione delle immagini TC, segmentazione manuale delle lesioni, estrazione delle features, selezione con algoritmo MRMR e costruzione dei modelli con Logistic Regression validati con 5-fold cross-validation. Infine, sono state individuate le features statisticamente significative ed è stata valutata la relativa distribuzione tra quelle selezionate nei gruppi di pazienti.
Risultati: Inclusione di 64 pazienti secondo i criteri di riferimento, di cui 4 con grading G1, 35 con grading G2 e 25 con grading G3. 18 dei 64 pazienti hanno evidenziato la presenza di recidiva alla TC postoperatoria. Sono state estratte 214 features totali e 136 features statisticamente significative con p-value < 0,05, di cui 65 della fase arteriosa e 71 della fase venosa portale. Sono state selezionate sia per la predittività del grading sia per quella del rischio di recidiva 5 features significative per la fase arteriosa, la fase venosa portale e la combinazione delle due fasi. Sono stati costruiti i modelli radiomici con 4 differenti algoritmi, successivamente validati con 5-fold cross-validation. I modelli con Logistic Regression hanno complessivamente mostrato i migliori score. È stata evidenziata la superiorità dei modelli di analisi radiomica forniti dall’imaging TC della fase arteriosa, come evidenziato per entrambe le analisi dai migliori valori di AUC (0,81 per il grading, 0,77 per il rischio di recidiva) e dal maggior numero di features con p < 0,05 tra quelle selezionate. I modelli di analisi radiomica forniti dalla combinazione delle due fasi hanno mostrato una buona performance per la predittività del grading, come mostrato dall’AUC (0,80) e i migliori valori di accuratezza e specificità (75% e 91%). Per il rischio di recidiva i risultati sono inferiori ad eccezione dei migliori valori di sensibilità e accuratezza (83% e 73%).
I valori delle features con p-value < 0,05 tra quelle selezionate con MRMR sono risultati complessivamente maggiori nei 25 pazienti con grading G3, mentre nell'analisi del rischio di recidiva i valori di Cluster Shade risultano maggiori nei 18 pazienti con recidiva, contrariamente a quelli di Kurtosis maggiori nei pazienti senza recidiva.
Conclusioni: L’analisi radiomica ha dimostrato di rappresentare un valido strumento per la differenziazione del grado istopatologico dell’epatocarcinoma e la valutazione preoperatoria del rischio di recidiva nei pazienti sottoposti a resezione chirurgica. Per questi motivi, la firma radiomica presenta un importante potenziale come strumento di supporto decisionale clinico per le gestione dell’HCC.
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